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学术报告:Sensor-Oriented Data Mining For Target Detection, Tracking and Forecasting(基于传感数据挖掘的目标探测、跟踪与预报)

发布时间:2018-01-03  浏览次数:14

学术报告时间:2017年1月9日上午9点

学术报告地点:61号楼3160会议室


报告人:李天成

报告人简介:李天成,1986年生人,2008年获得哈尔滨工程大学工学和管理学()双学士学位,免试推荐西北工业大学研究生,2013年博士毕业于英国伦敦南岸大学(国家留学基金委公派独立攻读博士学位项目),2015年获西北工业大学工学博士(并硕士)学位(硕博连读)。自20146月起在西班牙萨拉曼卡大学科学学院开展博士后研究,目前其研究得到国际著名的欧盟玛丽-居里学者奖(Marie Sklodowska-Curie Individual Fellowship)资助(2016-2017)。

       李天成博士的主要研究工作围绕非线性滤波、传感网信息融合和多目标跟踪新理论等开展,特别是在(1)粒子滤波重采样方法、(2)分布式多目标跟踪与信息融合以及(3)基于传感数据挖掘的目标探测、跟踪与预报新方法等方面取得一些研究成果,以第一作者身份在《IEEE Signal Processing Magazine》《IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks》、《Information Sciences》等发表15SCI期刊论文,其中1ESI高被引,4篇中科院工程分类Top期刊论文,JCR Q18篇,论文SCI他引过百,Google Scholar引用550余次。李天成博士近三年连续担任国际信息融合大会FUSION 2015-2017以及国际分布式计算与人工智能大会DCAI 2015-2017 等分会召集人Chair。目前其担任中国工程院信息学部院刊《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》(SCI收录)和国际期刊《Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal》(E-SCI检索)学术编委。


报告内容:主要围绕报告人在基于传感数据挖掘的目标探测、跟踪与预报新方法的一系列研究工作和思考展开,汇报其近年来所提出的纯粹观测推理估计(Observation-only Inference)、聚类实现滤波(Clustering for Filtering)、拟合实现平滑(Fitting for Smoothing) 以及 基于平滑轨迹函数(Trajectory Function of Time)与传感数据回归分析的联合平滑、跟踪与预报(Joint Smoothing, Tracking and Forecasting)等几个估计与预报的新范式。特别聚焦讨论当前大数据背景下,探讨传感器硬件性能极大升级(主要是精度和扫描频率两方面)对于滤波、估计与预报等理论、算法与软件系统设计所带来的挑战与机遇。



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